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一种并行ACS-2-opt算法处理TSP问题的方法 被引量:7
1
作者 李俊 童钊 王政 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B11期138-142,共5页
针对基本ACS算法模型求解TSP问题的缺陷,对ACS算法添加2-opt邻域搜索策略,增强算法对TSP问题解的构造能力,提高算法对TSP问题的求解精度。同时,根据ACS算法易于并行化的特点,使用并行化ACS算法与算法参数优化混合方案,提高ACS算法求解TS... 针对基本ACS算法模型求解TSP问题的缺陷,对ACS算法添加2-opt邻域搜索策略,增强算法对TSP问题解的构造能力,提高算法对TSP问题的求解精度。同时,根据ACS算法易于并行化的特点,使用并行化ACS算法与算法参数优化混合方案,提高ACS算法求解TSP问题的速度。最终实现了对中等规模TSP问题具有较好求解性能的并行ACS-2-opt算法。实验结果表明,2-opt策略对于提升ACS算法的求解精度具有明显的效果;采用不同参数设定信息素启发因子时,求解时间具有较大差异;在采用节点距离倒数作为期望启发值时,ACS算法模型呈现退化性;在并行条件下,ACS-2-opt算法处理TSP问题时具有良好的并行性能。 展开更多
关键词 2-opt邻域搜索策略 ACS算法 TSP问题 并行计算
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HSV-2的生物信息学分析及其Oligo探针设计 被引量:1
2
作者 赵海全 马文丽 +2 位作者 莫小阳 张亚莉 郑文岭 《山东医药》 CAS 北大核心 2005年第35期21-22,共2页
目的设计单纯疱疹病毒2型(HSV-2)诊断芯片的O ligo探针。方法利用BLA ST软件对HSV-2的DNA序列进行序列比对,得到有意义的特异序列;用生物学软件O ligo6.0设计特异性高、Tm值相近、长度均一的O ligo探针。结果获得13条60-m er O ligo探... 目的设计单纯疱疹病毒2型(HSV-2)诊断芯片的O ligo探针。方法利用BLA ST软件对HSV-2的DNA序列进行序列比对,得到有意义的特异序列;用生物学软件O ligo6.0设计特异性高、Tm值相近、长度均一的O ligo探针。结果获得13条60-m er O ligo探针。结论利用BLA ST系统和生物学软件O ligo6.0设计HSV-2诊断芯片的探针,可为后期打印成DNA芯片,用于HSV-2的检测打下基础。 展开更多
关键词 单纯疱疹病毒2 生物芯片 Oligo探针 BLAST软件
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颈2横突注射镇痛液治疗颈源性头痛的疗效观察 被引量:1
3
作者 王晶 《医学信息(下旬刊)》 2010年第7期122-122,共1页
目的:观察颈2横突局部注射治疗颈源性头痛的疗效。方法;将56例确诊为颈源性头痛的患者随机分为观察组和对照组各28例。观察组采用注射治疗;对照组采用针灸治疗。以视觉模拟评分法(VAS)评估并纪录2组治疗前后疼痛评分。结果:2组治... 目的:观察颈2横突局部注射治疗颈源性头痛的疗效。方法;将56例确诊为颈源性头痛的患者随机分为观察组和对照组各28例。观察组采用注射治疗;对照组采用针灸治疗。以视觉模拟评分法(VAS)评估并纪录2组治疗前后疼痛评分。结果:2组治疗后VAS评分均有下降,分别与治疗前比较,差异有统计学意义(P〈0.05);其中观察组VAS评分下降(6.1±1.8)分,对照组下降(4.2±1.5)分,2组间比较差异有统计学意义(P〈0.05)。观察组治愈率为78.6%,对照组治愈率为53.6%,2组比较,差异有统计学意义(P〈0.05)。结论:颈2横突局部注射治疗颈源性头痛疗效显著,较针灸使用效果好。 展开更多
关键词 颈源性头痛 镇痛液 2横突局部注射 针灸治疗
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A Modified Oppositional Chaotic Local Search Strategy Based Aquila Optimizer to Design an Effective Controller for Vehicle Cruise Control System 被引量:1
4
作者 Serdar Ekinci Davut Izci +1 位作者 Laith Abualigah Raed Abu Zitar 《Journal of Bionic Engineering》 SCIE EI CSCD 2023年第4期1828-1851,共24页
In this work,we propose a real proportional-integral-derivative plus second-order derivative(PIDD2)controller as an efficient controller for vehicle cruise control systems to address the challenging issues related to ... In this work,we propose a real proportional-integral-derivative plus second-order derivative(PIDD2)controller as an efficient controller for vehicle cruise control systems to address the challenging issues related to efficient operation.In this regard,this paper is the first report in the literature demonstrating the implementation of a real PIDD2 controller for controlling the respective system.We construct a novel and efficient metaheuristic algorithm by improving the performance of the Aquila Optimizer via chaotic local search and modified opposition-based learning strategies and use it as an excellently performing tuning mechanism.We also propose a simple yet effective objective function to increase the performance of the proposed algorithm(CmOBL-AO)to adjust the real PIDD2 controller's parameters effectively.We show the CmOBL-AO algorithm to perform better than the differential evolution algorithm,gravitational search algorithm,African vultures optimization,and the Aquila Optimizer using well-known unimodal,multimodal benchmark functions.CEC2019 test suite is also used to perform ablation experiments to reveal the separate contributions of chaotic local search and modified opposition-based learning strategies to the CmOBL-AO algorithm.For the vehicle cruise control system,we confirm the more excellent performance of the proposed method against particle swarm,gray wolf,salp swarm,and original Aquila optimizers using statistical,Wilcoxon signed-rank,time response,robustness,and disturbance rejection analyses.We also use fourteen reported methods in the literature for the vehicle cruise control system to further verify the more promising performance of the CmOBL-AO-based real PIDD2 controller from a wider perspective.The excellent performance of the proposed method is also illustrated through different quality indicators and different operating speeds.Lastly,we also demonstrate the good performing capability of the CmOBL-AO algorithm for real traffic cases.We show the CmOBL-AO-based real PIDD2 controller as the most efficient method to control a vehicle cruise control system. 展开更多
关键词 Aquila optimizer Chaotic local search Modified opposition-based learning Real PIDD^(2)controller Vehicle cruise control system Bionic engineering
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作业时间依赖资源分配决策的项目调度问题建模与算法 被引量:3
5
作者 刘欣仪 陆志强 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期82-89,共8页
针对实际问题的需求,提出了作业时间依赖资源分配决策的项目调度问题.以最小化项目工期为目标,建立了作业时间与资源分配量呈函数关系的资源受限项目的调度模型,提出了基于1-opt及2-opt局部搜索的遗传算法以提高算法的求解质量,分析了2-... 针对实际问题的需求,提出了作业时间依赖资源分配决策的项目调度问题.以最小化项目工期为目标,建立了作业时间与资源分配量呈函数关系的资源受限项目的调度模型,提出了基于1-opt及2-opt局部搜索的遗传算法以提高算法的求解质量,分析了2-opt局部搜索中的作业组合情形,归纳与证明了不同作业组合调整与问题目标之间的关联性质,在此基础上建立了选取有效作业组合的方法,以提高算法在局部搜索求解中的效率.数据实验结果表明,所提算法相较于现有算法,其求解的质量和速度均具有优越性. 展开更多
关键词 项目调度 作业时间 可变 资源分配 2-opt局部搜索 遗传算法
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改进蚁群算法在车辆路径问题中的应用 被引量:5
6
作者 刘桂青 《广西民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第2期50-53,共4页
从蚁群算法在求解实际问题时收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷出发,对蚁群系统转移规则、局部信息素更新方面进行改进,并将其应用到DCVRP问题中,求解时引入候选列表和2-opt局部搜索策略,以减少计算时间并达到事先淘汰不良路径的目的.... 从蚁群算法在求解实际问题时收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷出发,对蚁群系统转移规则、局部信息素更新方面进行改进,并将其应用到DCVRP问题中,求解时引入候选列表和2-opt局部搜索策略,以减少计算时间并达到事先淘汰不良路径的目的.通过与其他元启发式方法比较,实验结果表明,本文改进蚁群算法其结果明显优于另外四种主要的路径问题启发式方法. 展开更多
关键词 改进蚁群算法 车辆路径问题 2-opt 局部搜索
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基于二次分配问题的混合蚁群算法 被引量:6
7
作者 张翠军 邹慧 张有华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第10期37-39,共3页
二次分配问题是组合优化领域中经典的NP-hard问题之一,应用广泛。在对二次分配问题进行分析的基础上,提出了一种求解该问题的混合蚁群算法。该算法通过在蚁群算法中引入遗传算法的2-交换变异算子,增强了算法的局部搜索能力,提高了解的... 二次分配问题是组合优化领域中经典的NP-hard问题之一,应用广泛。在对二次分配问题进行分析的基础上,提出了一种求解该问题的混合蚁群算法。该算法通过在蚁群算法中引入遗传算法的2-交换变异算子,增强了算法的局部搜索能力,提高了解的质量。实验结果表明,该算法在求解二次分配问题时优于蚁群算法和遗传算法。 展开更多
关键词 二次分配问题 NP-HARD问题 混合蚁群算法 2-交换变异算子 局部搜索
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混合最大最小蚁群算法在VRPTW中的应用 被引量:4
8
作者 苏红畏 刘希玉 王晓敏 《计算机技术与发展》 2010年第2期90-94,共5页
为解决有时间窗车辆路径问题,采用两个最大最小蚁群系统,一个蚁群最小化车辆数量,另一个蚁群最小化旅行距离。通过分析有时间窗车辆路径问题和旅行商问题的区别,改进了最大最小蚁群算法中状态转移策略,并增加与可用车辆相同数量的虚拟仓... 为解决有时间窗车辆路径问题,采用两个最大最小蚁群系统,一个蚁群最小化车辆数量,另一个蚁群最小化旅行距离。通过分析有时间窗车辆路径问题和旅行商问题的区别,改进了最大最小蚁群算法中状态转移策略,并增加与可用车辆相同数量的虚拟仓库,使这两个蚁群使用独立的信息素但通过分享全局最优解来协作,算法还结合了2-opt局部搜索,从而减少了算法的计算时间并避免过早收敛。仿真实验结果表明,该算法性能优良,能有效地求解有时间窗车辆路径问题。 展开更多
关键词 最大最小蚁群算法 时间窗车辆路径问题 2-opt局部搜索
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采用局部搜索的二维DOA估计 被引量:4
9
作者 黄英 景小荣 《电讯技术》 北大核心 2017年第2期210-216,共7页
针对酉旋转不变估计信号参数(Unitary-ESPRIT)算法估计精度较低的问题,提出了一种采用局部搜索实现的非相干信源二维波达方向(2-D DOA)估计方法。该方法首先利用实特征矢量近似值估计导向矩阵,然后利用矩阵Kronecker积性质以及阵列旋转... 针对酉旋转不变估计信号参数(Unitary-ESPRIT)算法估计精度较低的问题,提出了一种采用局部搜索实现的非相干信源二维波达方向(2-D DOA)估计方法。该方法首先利用实特征矢量近似值估计导向矩阵,然后利用矩阵Kronecker积性质以及阵列旋转不变特性获得自动配对的角度估计值,降低了2-D DOA初始估计复杂度,实现了对Unitary-ESPRIT算法的改进;接着,采用一维局部搜索法对该初始估计结果进行优化,提高了低信噪比下的2-D DOA估计精度。仿真实验结果表明,相较于传统的Unitary-ESPRIT算法,所提方法在DOA估计精度和成功率上具有明显的优势,特别是在低信噪比以及快拍数较少条件下,因此该方法能够在计算复杂度和估计性能之间取的较好的折中。 展开更多
关键词 二维波达方向 非相干信源 局部搜索 计算复杂度
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一种求解TSP问题的海鸥算法 被引量:1
10
作者 程亚南 王晓峰 +2 位作者 刘凇佐 刘子琳 张九龙 《现代电子技术》 2022年第7期112-116,共5页
旅行商问题(TSP)是典型的NPC问题,目的是对所有城市遍历一遍求路径最短,旅行商问题易于描述、易于理解,但是求解极其困难。从确定性算法到智能优化算法该问题的求解有了很大的进步。海鸥算法是近年来提出的一种新型智能优化算法,该算法... 旅行商问题(TSP)是典型的NPC问题,目的是对所有城市遍历一遍求路径最短,旅行商问题易于描述、易于理解,但是求解极其困难。从确定性算法到智能优化算法该问题的求解有了很大的进步。海鸥算法是近年来提出的一种新型智能优化算法,该算法对于求解组合优化问题具有良好的效果,基于海鸥算法的基本原理,采用轮盘赌方法进行初始化,近邻矩阵限制搜索空间范围,利用交叉操作指导算法的搜索顺序,攻击过程中使用概率选择交换、逆序、插入等技术不断对海鸥的路径进行优化,并结合2-opt算子增强算法的局部搜索能力,提出了一种求解TSP问题的改进海鸥算法。最后,对提出的改进算法进行数值实验,将实验结果和近年的改进算法进行对比,实验结果表明,该算法有效且求解质量得到了很好的提高。 展开更多
关键词 海鸥算法 旅行商问题 路径优化 轮盘赌初始化 2-opt算子 局部搜索 求解质量
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从新冠病毒起源到BLAST工具的正确实践 被引量:1
11
作者 任建英 郭睿 焦向英 《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期221-227,共7页
基本局部比对搜索工具(basic local alignment search tool,BLAST)是核酸或蛋白质序列相似性分析最常用的工具之一。因为程序涉及参数较多,一些学生和研究者有时不根据实际情况也不阅读说明书就直接选择默认参数,可能会得出错误结论。BL... 基本局部比对搜索工具(basic local alignment search tool,BLAST)是核酸或蛋白质序列相似性分析最常用的工具之一。因为程序涉及参数较多,一些学生和研究者有时不根据实际情况也不阅读说明书就直接选择默认参数,可能会得出错误结论。BLAST可以进行核酸、蛋白质序列及其相互间的比对,一些低年级学生会有困惑,不知如何进行程序的选择等问题。鉴于这些情况,笔者尝试用2020年初网络的热议话题"新冠病毒极有可能源于实验室"作为引子吸引学生注意力,通过复现并从理论上初步分析其错误,以及产生错误的原因来达到让本科生快速熟悉BLAST的使用及易错点,达到BLAST理论教学的目的。在实验课中,虚构恐龙基因,即一个小组在基因中插入"密码",由另一小组解开"密码",通过小组间利用BLAST工具进行加密与解密的趣味活动,从而加深对程序正确选择的理解,同时巩固了理论教学内容。此教学设计利用当下新冠病毒起源的热点话题不仅提高了学生的学习兴趣,同时也帮助他们利用该工具解决实际问题,培养了学生利用专业知识进行言论分辨的能力。希望此文能对BLAST工具的正确使用和新医科背景下生物医学教学有所启发和帮助。 展开更多
关键词 序列比对 基本局部比对搜索工具(BLAST) 新冠病毒 趣味实验
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基于多状态模型的高速铁路接触网系统维修策略优化(英文) 被引量:6
12
作者 郁国梁 苏宏升 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2019年第4期348-360,共13页
为解决高速铁路接触网系统维修活动中可靠性与维修成本之间的矛盾,提出了一种能同时兼顾可靠性与维修成本指标的多目标优化模型,并采用改进的第二代非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm 2,NSGA2)算法对其进行优... 为解决高速铁路接触网系统维修活动中可靠性与维修成本之间的矛盾,提出了一种能同时兼顾可靠性与维修成本指标的多目标优化模型,并采用改进的第二代非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm 2,NSGA2)算法对其进行优化,优化结果为一组Pareto解。该方法首先针对导致接触网失效的主要装置进行多状态的失效模式分析,接着对整个接触网系统进行可靠性及失效模式分析,并在此基础上考虑了现有的接触网预防维修方式对系统可靠性的改善程度,建立了系统可靠性与维修成本之间关系的数学模型。其次,提出了一种改进的NSGA2算法(INSGA2),该算法通过改进选择算子增加种群多样性,并通过引入局部搜索策略保证种群分布更加均匀。将改进前后的算法在(Zero-ductility transition,ZDT)系列函数上进行对比测试,表明INSGA2算法的优化结果中种群多样性更好,解得分布更加均匀。最后,在不同维修周期下针对系统可靠性、维修成本这对工程目标采用改进后的算法进行多目标优化。该结果能使决策者通过权衡系统可靠性与维修成本这对工程目标之间的关系,在优化结果中选取合理的解作为维修方案,该维修方案在保证系统可靠性尽可能高的同时,使维修成本降至最低。 展开更多
关键词 高速铁路网 接触网 多目标优化 第二代非支配排序遗传算法 选择算子 局部搜索 PARETO解
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